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地面雨滴谱观测的图像自动识别方法

安英玉 金凤岭 张云峰 祖雪梅

安英玉, 金凤岭, 张云峰, 等. 地面雨滴谱观测的图像自动识别方法. 应用气象学报, 2008, 19(2): 188-193..
引用本文: 安英玉, 金凤岭, 张云峰, 等. 地面雨滴谱观测的图像自动识别方法. 应用气象学报, 2008, 19(2): 188-193.
An Yingyu, Jin Fengling, Zhang Yunfeng, et al. Automatic identification methods of ground raindrop spectrum observation and image. J Appl Meteor Sci, 2008, 19(2): 188-193.
Citation: An Yingyu, Jin Fengling, Zhang Yunfeng, et al. Automatic identification methods of ground raindrop spectrum observation and image. J Appl Meteor Sci, 2008, 19(2): 188-193.

地面雨滴谱观测的图像自动识别方法

资助项目: 

黑龙江省科技厅攻关项目“农区冰雹灾害防御技术的研究” GC03C201

Automatic Identification Methods of Ground Raindrop Spectrum Observation and Image

  • 摘要: 该文介绍了地面雨滴谱观测方法的研究, 通过增大取样面积、增加辅助观测手段, 改进了传统的滤纸取样法, 设计出图像自动识别软件应用到雨滴谱资料的处理中, 这种方法不仅可以增加观测的样本数, 以获得稳定的雨滴谱资料, 而且有利于资料的相互配合与分析。对其图像的位置变化、形状改变、滴谱重叠等情况进行验证以及对计算结果进行误差分析, 雨滴谱资料中的单个滴谱图像位置变化和形状变化对图像识别后的结果没有影响, 自动图像处理程序运行结果稳定可靠。程序在处理不粘连的滴谱资料时敏感性较好, 对于大滴溅散而形成的很多溅散滴时, 会处理成很多单独的小雨滴, 同时也说明无法解决溅散问题。在雨滴重叠问题上该程序智能程度不高, 不能真正鉴别是否存在重叠现象, 无法将重叠的雨滴分离开来, 往往会将重叠在一起的雨滴视为一个滴, 从而带来观测雨滴数量减少的现象。从雨滴谱资料处理误差分析上看, 斑迹直径在3~18 mm时相对误差小于6%, 对于直径小于4 mm雨滴误差完全控制在6%以内, 且在处理小滴时误差更小。该方法在地面雨滴谱观测及资料处理中准确度高、性能稳定、实用性强, 为雨滴谱资料的处理分析提供了一个新的思路, 可以应用到实际工作中。
  • 图  1  雨滴谱图像识别方法验证

    Fig. 1  The test of raindrop spectrum image identification

    图  2  程序处理结果的误差分析

    (a) 雨滴直径, (b) 斑迹直径

    Fig. 2  Error analysis of program processing results

    (a) raindrop diameter, (b) spot diameter

    图  3  2004年8月28日18:48(暴露时间:3 min 59 s) 雨滴谱资料 (a) 原始雨滴谱资料, (b) 处理后的雨滴谱资料

    Fig. 3  Raindrop spectrum at 18:48 on August 28, 2004 (exposed time:3 min 59 s)(a) original data of raindrop spectrum, (b) processed data of raindrop spectrum

    图  4  图像处理程序计算出的不同雨滴直径的个数

    Fig. 4  Number of different raindrop diameter calculated by image processing program

    表  1  图像处理程序运行结果

    Table  1  Outputs of image processing program

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出版历程
  • 收稿日期:  2006-11-16
  • 修回日期:  2007-08-13
  • 刊出日期:  2008-04-30

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